[閒聊] 資料心得: 數據好 = 聲音好 ?

作者: djboy (雞尾酒)   2022-01-22 00:05:30
結論先寫。(我以白話文的寫法來寫,而不是精準的科學用語)
(1) 音箱的音響系統在科學研究之下,「數據好」的音箱可以讓86%的
受試者滿意。
(2) 耳機的音響系統在科學研究之下,「數據好」的耳機可以讓91%的
受試者滿意。
(A) 前言
經過數十年人耳評測(嘴砲無敵)的黃金年代,來到2010之後,隨著電子從
業人員的變多與退休,還有儀器設備愈趨精良與價格降低,音響設備(含耳機)
開始進入了「大數據」時代。再加上網路時代的資訊交流加速,整個音響科
普界開始蓬勃發展,對舊有人耳評測權威與靠行銷為主的商品造成很大的沖擊。
在這一波科學驗證的浪潮之下,常被人拿來討論就是”量測數據”,尤其是
頻響曲線。在各種科學研究下,從理論到實際測試的結果,大眾對平直的頻響
曲線是有偏愛的。但是這種看數據來評論聲音好壞的做法,馬上引來舊有
「耳聽為憑」一派的大力反駁。畢境就算到了2021年,人類對於自己的頭腦的
認知,也不算是完全了解,更何況還有像是「音像」這種成因未解。
在2020年7月出版的Stereophile雜志上,Herb Reichert 對
Tannoy Revolution XT 6喇叭的評測中,對這件事情提出了正式的挑戰,引
發了跨國際之間的二派大戰。
(B) 科學實證結果
就重寫一次,相關資料收在最後面。
(1) 音箱的音響系統在科學研究之下,「數據好」的音箱可以讓86%的
受試者滿意。
(2) 耳機的音響系統在科學研究之下,「數據好」的耳機可以讓91%的
受試者滿意。
(C) 86% 有意義嗎?
86%說多不多,說少也不少。就統計學上有強烈偏好的基本門檻是95%,
86%實在離95%有點多,連基本上90%也不到。但是,86%也代表了大約每
7個人中有6個人,會喜歡上數據好的音箱,這個比例也還真的不低。
如果你喜歡那種數據不好的音箱,其實也非常正常;因為14%的比例算
是不少了。(請不要挑我科學論證上的毛病)
結論是,就這個比例來看,現在的量測項目仍有不足,但是仍然具有高
度的參考價值。
(D) 買一款新產品時,如何看待量測數據與實際產品的聲音品質的關係
(1) 聲音品質這東西,只有聽了才知道喜歡,尤其是低頻。
(2) 現在人時間有限又產品無窮之下,那種測量曲線像沖浪一樣上上
下下,就沒有必要花時間去試聽了。曲線像蛇一樣扭曲的產品,
要好聽的機率實在不高。
(3) 以頻響曲線為例,只要在標準上下波動範圍內,就算是過關了。
聲音的好壞還是要實際去聽。
(E) 結論
科學派教主 Sean Olive 表示:
『我們100%的完全無法靠著測量結果去判斷一個喇叭、耳機的好壞!
但是,分析測量結果,我們有很大的把握去"預測"這個喇叭的好壞。』
(F) 參考文獻
A. 86%的音箱:https://www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=12847
B. 91%的耳機:https://www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=19275
C. 【科普】我们喜欢什么样的声音?——解释哈曼曲线及其他内容
https://zhuanlan.zhihu.com/p/355842375
D. 針對數據的質疑文章 (評比對象是 Tannoy XT 6)
https://www.stereophile.com/content/tannoy-revolution-xt-6-loudspeaker
E. D的回應:
https://soundstagesolo.com/index.php/features/246-the-biggest-lie-
in-audio?comment_id=510
F. 鬼斧神工的回應(E的中文版):https://zhuanlan.zhihu.com/p/156016955
G. 其他影片,說明聲音要用聽的,數據是輔助
https://youtu.be/ho0wv7jBhPo
https://youtu.be/EU46fbFuQG8
(G) 後記
這邊補充一篇,主要是講述為何Sean Oliver 和 Floyd Toole為何一直
要推科學驗證和標準的原因:
解決「音響怪圈」( Audio Circle of Confusion) 的問題。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/354761749
http://seanolive.blogspot.com/2009/10/audios-circle-of-confusion.html
PS:該作者還有2篇長長的ASE論文研究科普文,非常值得大家去欣賞。
作者: asusxcomae86 (浪跡生)   2022-01-22 00:49:00
感謝分享
作者: iamala (it depends)   2022-01-22 06:33:00
長知識推
作者: edcnjerry (Jerry~H.S.~)   2022-01-22 07:20:00
感謝分享
作者: xoy (XerXes)   2022-01-22 08:10:00
這文章應該沒有做反向實驗,也就是數據要差到什麼程度大部分的人都會覺得難聽?這不是100扣掉喜歡數據好的比例就可以得到了,這是最基本的邏輯現在很多人用量測當消去法的依據問題就在這裡
作者: greg7575 (顧家)   2022-01-22 09:08:00
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